经过长时间的研究和开发，我们引入了一个全新的搜索算法——过滤后的HNSW搜索。这一创新性的方法将极大地提高搜索速度，让您能够以更快的速度找到所需的信息。
HNSW（Hierarchical Navigable Small World）是一种高效的K最近邻搜索算法，通过构建一个多层次的图来找到最相近的数据点。然而，传统的HNSW搜索可能会返回大量的冗余结果，降低了搜索效率。为了解决这一问题，我们引入了过滤后的HNSW搜索，通过添加一个筛选器来过滤掉不相关的结果，从而加快搜索速度。
这种快速模式的HNSW搜索不仅可以在大型数据集上取得显著的性能提升，而且还能够节省宝贵的时间和资源。无论是在商业领域还是学术研究中，过滤后的HNSW搜索都将成为您不可或缺的工具。
通过使用我们的过滤后的HNSW搜索算法，您可以轻松地找到最相近的数据点，无需浪费时间在冗长的搜索结果中。不仅如此，我们还为您提供了可定制的选项，以满足不同需求和偏好。
现在就体验过滤后的HNSW搜索，让您的搜索更快，更高效！不要再浪费时间在无关的结果上，让我们的算法帮助您找到真正重要的信息。点击链接了解更多详情：https://www.elastic.co/search-labs/blog/filtered-hnsw-knn-search。
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